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内容简介：报告从多尺度特征获取的角度，介绍了几个重要的神经网络基础模型的演化，并引出一种轻量级计算量的新型神经网络基础模型。同时介绍将模型集成方法与深度学习相结合的思路，引出一种新的基于负相关学习的深度集成学习策略，以及一种用于提升语义分割性能的自适应池化策略。讲者还介绍通过技术实现在新冠肺炎患者检测上的最新研究工作。

内容简介：讲者从理论上介绍了贝叶斯深度学习的前沿进展，以及支持贝叶斯深度学习的珠算概率编程库，并介绍了贝叶斯深度学习在小样本学习、半监督学习等方面的实际应用。

内容简介：视觉物体检测一直以来就是计算机视觉与模式识别领域的核心问题，在实际应用中具有广泛前景。讲者在报告中介绍了计算机视觉领域的物体检测问题，以及当前神经网络方法解决物体检测问题的关键问题和存在的一系列不足，并从生物启发的角度给出当前在物体检测领域开展的一系列研究。

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